hack/tools/scripts/llm-key-hunter/results/_cache/content/buyinakili_axiomos-labs.json

{"repo": "buyinakili/axiomos-labs", "files": {".env.example": {"4fe34b67f0a40d4f4349bcda9d3d116733ae4113": {"t": 1785747112.9714901, "n": 3293, "h": "285da5c9e6694b01", "c": "# ============================================================================\n# AxiomOS Labs 环境配置示例 (.env)\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 复制此文件为 .env 并根据实际情况修改各配置项。\n# 所有配置项均支持环境变量覆盖，优先级：命令行 > .env > 默认值。\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 1. LLM 配置（必需）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# DeepSeek API 密钥（必需）\n# 获取地址：https://platform.deepseek.com/api_keys\nDEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here\n\n# DeepSeek API 基础 URL（默认即可）\nDEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com\n\n# 使用的模型名称（默认 deepseek-chat，可选 deepseek-reasoner 等）\nDEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 2. Fast‑Downward 规划器配置（必需）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# Fast‑Downward 可执行文件路径\n# 项目已包含 downward/ 子模块，编译后自动生成 fast-downward.py\n# 若使用自定义路径，请填写绝对路径或相对于项目根目录的路径\nDOWNWARD_PATH=./downward/fast-downward.py\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 3. MCP（Model Context Protocol）配置\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 是否启用 MCP 执行器（true/false）\n# 启用后，技能将通过 MCP 服务器远程调用；禁用则使用本地技能执行器\nUSE_MCP=true\n\n# MCP 服务器启动命令（默认 python3）\nMCP_SERVER_COMMAND=python3\n\n# MCP 服务器启动参数（默认启动项目内置的结构化服务器）\n# 多个参数用空格分隔，例如 \"mcp_server_structured.py --port 8080\"\nMCP_SERVER_ARGS=mcp_server_structured.py\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 4. 运行参数配置\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 最大迭代次数（每次任务规划‑执行循环的最大轮数）\nMAX_ITERATIONS=5\n\n# 进化算法最大重试次数（技能进化失败后的重试上限）\nMAX_EVOLUTION_RETRIES=4\n\n# 规划器超时时间（秒）\nPLANNING_TIMEOUT=30\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 5. 训练模式专用配置（仅在使用 auto_trainer.py 时生效）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 训练轮数（自主学习模式下的训练回合数）\nTRAINING_ROUNDS=1\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 6. 高级配置（一般无需修改）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 项目根目录（自动检测，无需手动设置）\n# PROJECT_ROOT=/path/to/AxiomOS\n\n# 存储路径（工作区目录，默认 ./workspace）\n# STORAGE_PATH=./workspace\n\n# 测试路径（默认 ./tests）\n# TESTS_PATH=./tests\n\n# 沙盒运行路径（默认 ./sandbox_runs）\n# SANDBOX_RUNS_PATH=./sandbox_runs\n\n# 技能目录路径（默认 ./infrastructure/skills）\n# SKILLS_PATH=./infrastructure/skills\n\n# 临时目录路径（默认 ./.temp）\n# TEMP_DIR=./.temp\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 7. 日志与调试配置\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 日志级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）\n# LOG_LEVEL=INFO\n\n# 是否启用彩色日志输出（true/false）\n# COLOR_LOG=true\n\n# 是否输出详细调试信息（true/false）\n# VERBOSE=false\n\n# ============================================================================\n# 注意事项\n# ============================================================================\n# 1. 必须设置 DEEPSEEK_API_KEY 和 DOWNWARD_PATH（若未编译 Fast‑Downward 需先编译）。\n# 2. 若使用 MCP 模式，请确保已安装 mcp 包（pip install mcp）。\n# 3. 路径配置可使用绝对路径或相对于项目根目录的路径。\n# 4. 生产部署建议将敏感信息（如 API 密钥）通过环境变量传递，而非写入 .env 文件。\n# ============================================================================"}, "d0c210190c53c6265221b33b2c1699c44babf3e2": {"t": 1785770491.419332, "n": 3293, "h": "285da5c9e6694b01", "c": "# ============================================================================\n# AxiomOS Labs 环境配置示例 (.env)\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 复制此文件为 .env 并根据实际情况修改各配置项。\n# 所有配置项均支持环境变量覆盖，优先级：命令行 > .env > 默认值。\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 1. LLM 配置（必需）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# DeepSeek API 密钥（必需）\n# 获取地址：https://platform.deepseek.com/api_keys\nDEEPSEEK_API_KEY=your_deepseek_api_key_here\n\n# DeepSeek API 基础 URL（默认即可）\nDEEPSEEK_BASE_URL=https://api.deepseek.com\n\n# 使用的模型名称（默认 deepseek-chat，可选 deepseek-reasoner 等）\nDEEPSEEK_MODEL=deepseek-chat\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 2. Fast‑Downward 规划器配置（必需）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# Fast‑Downward 可执行文件路径\n# 项目已包含 downward/ 子模块，编译后自动生成 fast-downward.py\n# 若使用自定义路径，请填写绝对路径或相对于项目根目录的路径\nDOWNWARD_PATH=./downward/fast-downward.py\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 3. MCP（Model Context Protocol）配置\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 是否启用 MCP 执行器（true/false）\n# 启用后，技能将通过 MCP 服务器远程调用；禁用则使用本地技能执行器\nUSE_MCP=true\n\n# MCP 服务器启动命令（默认 python3）\nMCP_SERVER_COMMAND=python3\n\n# MCP 服务器启动参数（默认启动项目内置的结构化服务器）\n# 多个参数用空格分隔，例如 \"mcp_server_structured.py --port 8080\"\nMCP_SERVER_ARGS=mcp_server_structured.py\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 4. 运行参数配置\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 最大迭代次数（每次任务规划‑执行循环的最大轮数）\nMAX_ITERATIONS=5\n\n# 进化算法最大重试次数（技能进化失败后的重试上限）\nMAX_EVOLUTION_RETRIES=4\n\n# 规划器超时时间（秒）\nPLANNING_TIMEOUT=30\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 5. 训练模式专用配置（仅在使用 auto_trainer.py 时生效）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 训练轮数（自主学习模式下的训练回合数）\nTRAINING_ROUNDS=1\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 6. 高级配置（一般无需修改）\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 项目根目录（自动检测，无需手动设置）\n# PROJECT_ROOT=/path/to/AxiomOS\n\n# 存储路径（工作区目录，默认 ./workspace）\n# STORAGE_PATH=./workspace\n\n# 测试路径（默认 ./tests）\n# TESTS_PATH=./tests\n\n# 沙盒运行路径（默认 ./sandbox_runs）\n# SANDBOX_RUNS_PATH=./sandbox_runs\n\n# 技能目录路径（默认 ./infrastructure/skills）\n# SKILLS_PATH=./infrastructure/skills\n\n# 临时目录路径（默认 ./.temp）\n# TEMP_DIR=./.temp\n\n# ----------------------------------------------------------------------------\n# 7. 日志与调试配置\n# ----------------------------------------------------------------------------\n\n# 日志级别（DEBUG, INFO, WARNING, ERROR, CRITICAL）\n# LOG_LEVEL=INFO\n\n# 是否启用彩色日志输出（true/false）\n# COLOR_LOG=true\n\n# 是否输出详细调试信息（true/false）\n# VERBOSE=false\n\n# ============================================================================\n# 注意事项\n# ============================================================================\n# 1. 必须设置 DEEPSEEK_API_KEY 和 DOWNWARD_PATH（若未编译 Fast‑Downward 需先编译）。\n# 2. 若使用 MCP 模式，请确保已安装 mcp 包（pip install mcp）。\n# 3. 路径配置可使用绝对路径或相对于项目根目录的路径。\n# 4. 生产部署建议将敏感信息（如 API 密钥）通过环境变量传递，而非写入 .env 文件。\n# ============================================================================"}}}}